인간의 미래 결정할 5대 기술이 우리의 삶 어떻게 바꿀까

비행창고, 로봇 리셉셔니스트, 스마트 변기…. 이 같은 혁신기술들은 공상과학일까 아니면 가능한 현실일까? 기술이 급속도로 발전하면서 가까운 미래에 우리 세상이 ‘블레이드 러너’ 같은 초현실적인 영화에서 그려지는 세상과 비슷해질 가능성이 크다. 우리 주위에 지능형 로봇과 기술이 널리 보급된다는 말이다.

그러나 실제로 우리 세상을 바꿔 놓는 기술은 어떤 것들일까? 최근의 발전과 트렌드를 토대로 우리 미래를 만들어갈 만한 5가지 혁신기술을 추려봤다. 인터넷에 연결해 데이터를 제공할 수 있는 일반 가정용품이 많다. 그러나 상당수 스마트홈 기술은 현재 그렇게 스마트하지 않다. 스마트 미터는 에너지가 어떻게 사용되는지 보여줄 뿐이며 스마트 TV는 수상기에 인터넷을 결합한 데 지나지 않는다. 마찬가지로 모바일 기기를 통해 설정 가능한 스마트 조명, 원격조종 도어록, 스마트 난방조절장치는 벽면 패널로부터 이용자의 손바닥 안으로 조절기능을 옮긴 데 불과하다.

그러나 데이터와 인터넷 연결을 통해 이용자 역할을 대신할 수 있는 단계를 향해 기술이 급속도로 진화하는 중이다. 정말로 우리 삶에 혁신을 가져오려면 기술이 환경과 더 깊숙이 통합돼야 한다. 예컨대 어떤 의류를 통에 넣는지 인식해 자동으로 알맞은 프로그램을 선택하고 또는 함께 세탁해서는 안 되는 품목이 있을 때는 경고를 주는 세탁기 등이다. 이때 스마트 기기 이용자의 일상적인 활동·동기·상호작용을 더 잘 파악해야 환영 받지 못하는 손님 취급을 받지 않는다.

그런 기술이 모든 사람에게 혜택을 가져다 줄 수도 있다. 예컨대 “에너지 소비자가 화창한 날 오후에 인터넷으로 세탁기를 작동해 저렴한 태양광 전력을 최대한 활용할 수 있게 하거나 전력 피크 타임에 냉장고 전원을 몇 분간 차단해 수요를 줄일 수 있는 방법으로 비용을 절감하게 된다”고 영국 BBC 방송은 보도했다.

이 분야에서 한 가지 큰 문제는 보안이다. 인터넷 연결 기기들이 해킹당할 수 있고 현재 당한다는 점이다. 집은 어쨌든 사람들이 가장 안전하게 느껴야 하는 곳이다. 스마트홈 기술이 널리 보급되려면 안전이 보장돼야 한다.

기업에서 비서가 대단히 중요한 역할을 하지만 시간을 소모하면서도 자동화할 수 있는 비교적 사소한 업무에 근무 시간의 많은 부분을 할애하는 경우가 많다. ‘단순한’ 회의 준비를 살펴보자. (필시 부서 경계를 넘어) 필요한 참석자를 파악한 다음 그들 모두가 참석 가능한 시간을 맞춰야 한다. 결코 쉬운 일이 아니다.

사람들의 스케줄을 비교해 가장 적당한 회의 시간을 정하는 두들닷컴 같은 도구가 도움이 될 수 있다. 그러나 궁극적으로 관계자들의 적극적인 참여가 따라야 한다. 또한 어떤 사람이 참석해야 하는지 미리 파악해야만 유용성을 발휘한다.

배경정보(조직도, 모바일 기기의 위치인식, 일정표)를 활용해 특정 이벤트에 적당한 사람과 시간을 선정하는 방법은 기술적 최적화 문제가 됐다. 10년 전 유럽연합(EU)이 후원하는 인콘텍스트(inContext) 프로젝트에서 이 문제를 탐구했다. 당시엔 배경정보 수집기술이 훨씬 떨어졌다. 스마트폰이 아직 이색적인 기기였으며 데이터 추출과 처리 수준이 오늘날에 못 미쳤다. 그러나 그 뒤

수년간에 걸쳐 기업에서 기기들이 일상적인 계획을 훨씬 더 많이 담당할 수 있게 됐다.

실제로 가상비서의 역할이 회의일정을 잡고 사람들의 다이어리를 정리하는 수준을 훨씬 뛰어넘을 가능성이 크다. 프로젝트 관리자들이 적절한 인원을 선발해 그들에게 적당한 업무를 배정하고 모든 업무가 효율적으로 이뤄지도록 도움을 줄 수 있다.

문제가 있다면 필요한 배경 정보 중 상당부분이 프라이버시를 침해하는 측면이다. 하지만 젊은 세대는 이미 자신의 생활을 분 단위로 트위터와 스냅챗에 기꺼이 공개하며 세월이 흐르면 그런 우려는 점차 희미해질지도 모른다. 그리고 어디에 선을 그어야 할까? ‘기술의 부상’을 전적으로 받아들여 최대한 자동화해야 할까, 아니면 일상적인 업무를 사람들에게 그대로 맡겨두고 아무도 하려 하지 않는 정말로 사소한 업무에만 로봇을 활용해야 할까? 조만간 이 문제의 답을 찾아야 한다.

의학과 AI 기술 발전이 전 세계에서 헬스케어 서비스의 미래를 이뤄가는 흥미진진한 시대가 열리고 있다.

그러나 AI에 진단 받으면 어떤 기분이 들까? 바빌론 헬스라는 민간기업이 응급 환자가 아닌 사람의 전화에 챗봇과 상담을 권장하는 시범 서비스를 영국 런던의 5개 행정구 대상으로 실시하고 있다. 막대한 양의 환자 데이터를 이용해 훈련 받은 AI는 이용자들에게 병원 응급실 또는 약국을 찾아가거나 집에서 휴식을 취하도록 조언할 수 있다.

바빌론 헬스는 곧 잠재적으로 의사·간호사보다 진단을 더 잘하는 시스템을 개발할 수 있게 된다고 주장한다. 의료인력이 부족한 나라에선 이 같은 시스템으로 의료 서비스가 크게 개선돼 의사들이 진단에 너무 많은 시간을 낭비하지 않고 치료에 집중할 수 있게 된다. 그에 따라 의사의 임상적 역할과 의료관행의 정의가 크게 달라질 수 있다.

그 밖에도 IBM 왓슨, 클라우드메덱스(CloudMedx) 플랫폼, 디프 지노믹스 등의 기술이 임상의들에게 환자 데이터와 기존 치료법에 대한 통찰을 제시하고, 더 정확한 정보에 입각해 결정하도록 하고, 새 치료법 개발을 지원할 수 있다.

환자의 행태·치료현황·활동 정보의 수집을 지원할 수 있는 모바일 앱과 자율측정 기술이 갈수록 늘어난다. 예를 들면 핏비트, 조본 업(Jawbone Up), 위딩스(Withings) 등이다. 변기도 스마트해짐에 따라 이용자의 대소변을 검사해 특정 질병 위험의 평가를 실시간으로 제공할 수 있게 되는 미래를 상상하기 어렵지 않다.

그렇지만 헬스케어 분야에 AI 기술이 널리 보급되려면 해결해야 할 당면 과제가 많다. 이들 앱 중 다수와 관련해 유용성, 건강정보 활용능력(health literacy), 프라이버시, 보안, 콘텐트 품질, 신뢰 문제가 보고됐다.

임상 가이드라인 위반, 윤리적 문제, 환자 데이터의 수집·통신·활용·저장과 관련된 기대 불일치 문제도 있다. 아울러 기술의 한계를 명확히 밝혀야 잠재적으로 환자를 해칠 수 있는 잘못된 해석을 피할 수 있다.

AI 시스템이 이 같은 과제를 해결하고 기존 진료 관행과 의사-환자 관계의 이해와 강화에 초점을 맞출 수 있다면 데이터 기반 헬스케어 프로그램의 성공 스토리가 더 많아질 것으로 기대된다.

우리는 방문자를 맞이하는 로봇을 집에 들여놓게 될까? 충분히 그럴 수 있다. 대다수의 가정이 그럴까? 가격이 적당하다 하더라도 그럴 가능성은 희박하다. 스마트 기술의 성패를 가르는 잣대는 유용성이다. 그리고 그 유용성은 맥락에 좌우된다. 대다수 이용자에게 손님 맞이 로봇은 필시 그렇게 쓸모가 크지 않을 듯하다. 그러나 인력이 부족한 곳, 예컨대 양로원에 로봇 리셉셔니스트가 얼마나 도움이 될 수 있을지 상상해보라.

음성·얼굴 인식 같은 AI 탑재 로봇이 방문객을 맞이하고 상대해 누구를 찾아 왔는지, 양로원 방문이 허용된 사람인지 확인할 수 있다. 그 뒤 경로선택 알고리즘을 갖춘 로봇이 방문자를 만나고자 하는 사람에게로 안내할 수 있다. 그에 따라 직원들은 잠재적으로 고령자 돌보는 데 더 시간과 노력을 투입해 그들의 생활수준을 높일 수 있게 된다.

전혀 통제되지 않은 환경에서 AI가 기능하려면 아직 개선해야 할 점이 더 많다. 그러나 최근 긍정적인 결과가 나타난다. 최근 페이스북 연구팀이 통제되지 않은 환경에서 표준 데이터베이스에 근거해 딥페이스의 얼굴 인식 문제에 관한 테스트를 실시했을 때 97.25%의 정확도로 알아 맞췄다. 이 소프트웨어는 데이터에서 자동으로 지식을 습득할 수 있는 수백만 개의 신경 연결로 이뤄진 인공 신경망인 딥러닝을 토대로 한다.

자율주행차는 분명 현재 개발 중인 가장 경이적인 기술로 손꼽힌다. 실수의 가능성이 있다 해도 실상 인간 운전자보다 더 안전할지 모른다. 이는 차 주변 360도 전방위 시야를 포함해 주위 환경에 관한 데이터를 센서로 수집할 수 있기 때문이다.

더욱이 잠재적으로 차량간 소통을 통해 사고와 교통체증을 피할 수 있다. 자율주행차는 일반대중의 교통수단에 그치지 않고 배달업체에 특히 유용할 수 있다. 비용을 절감하고 더 빠르고 효율적인 배달을 가능케 하기 때문이다.

이런 차량이 널리 보급되려면 아직 더 많은 발전이 필요하다. 혼잡한 도로에서 완전 독자 주행 능력을 향상시킬 뿐 아니라 적절한 법적 프레임워크도 마련해야 한다. 그럼에도 불구하고 자동차 업체들은 가장 먼저 일반대중에 자율주행차를 내놓기 위해 시간과 싸움을 벌이고 있다. 이르면 2020년대 초 첫 완전 자율주행차가 출시될 수 있을 것으로 보인다.

이 분야에서의 발전은 자율주행차나 트럭에서 멈추지 않을 듯하다. 최근 아마존은 특정 제품의 수요가 급증할 것으로 예상되는 곳을 찾아갈 수 있는 비행창고 특허를 출원했다. 그 뒤 비행창고에서 자율비행 무인기를 띄워 상품을 배달하게 된다. 아마존이 정말로 그런 프로젝트를 추진할지는 알려지지 않았지만 무인 자율비행체 시험은 성공적으로 진행되는 중이다.

신기술 덕분에 미래가 우리 앞으로 바짝 다가왔다. 우리는 미래를 어떻게 만들어가야 좋을지 골똘히 생각만 하면 된다.

- 레안드로 L. 민쿠, 너보 사비에르 베르데조토 D.



※ [레안드로 L. 민쿠와 네보 사비에르 베르데조토 D.는 레스터대학 컴퓨터학과 전임강사이며 스티븐 레이프-마가니엑은 부교수다. 이 글은 온라인 매체 더 컨버세이션에 먼저 실렸다.]

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